华南理工大学刘桂雄教授：给航空发动机叶片做“智能内窥镜”，SH+YOLOv8让微小缺陷无处遁形

中国测试·编委领航

2026年编委成果展示

导言

航空发动机涡轮叶片，是发动机中承受高温、高压、高转速的“心脏瓣膜”，其表面出现的任何微小裂纹或缺陷，都可能成为飞行安全的重大隐患。传统的人工内窥检测方法，依赖人员经验，存在准确性不稳定、效率低、易疲劳漏检等痛点。如何让内窥镜变得“聪明”起来，实现快速、精准、自动化的缺陷识别？

本期《编委领航》解读一篇发表于《中国测试》2026年第2期的前沿研究，看期刊编委、华南理工大学刘桂雄教授团队如何将改进的YOLOv8深度学习模型应用于叶片内窥检测，为航空发动机关键部件的智能诊断提供了高精度、高鲁棒性的创新方案。

告别“肉眼数碎片”

深度学习让叶片缺陷检测快又准

《中国测试》副主编

——刘桂雄教授

刘桂雄，男，1968年10月生，华南理工大学教授、博导。1995年在重庆大学获得仪器科学与技术专业工学博士学位，从事现代传感与智慧物联、精密检测与智能仪器仪表、光机电一体化集成与装备等方面教学科研工作。所带领的制造工程智能检测与仪器学术团队被评为华南理工大学第四期学术团队的20个特别优秀团队之一。

兼任广东省科协常委、广东省工程师学会执行会长、政协第14届广州市委员会委员、中国仪器仪表学会理事、省测量控制技术与装备应用促进会理事长，《仪器仪表学报》、《光学精密工程》、《中国测试》等杂志编委，广东省计量技术咨询委员会委员、省无损检测技术标委会主任委员、省能源计量检测标准化技术委员会副主任委员以及省通用仪器、新能源汽车、碳中和、建筑产业等4个产业计量技术委员会副主任。2016年多次任广东省计量质量标准化教授级高工评审委员会专家组组长；2019年开始担任广东省测控仪器工程技术人才职称评委会主任；2020年获英国皇家特许计量及控制学会Fellow；2021年被推选为中国科协第十届代表大会代表；2022担任中国工程师联合体工程能力评价委员会副主任；2024年开始担任粤港澳大湾区工程师联合体副理事长。

近年主持包括国家重大科学仪器开发专项、国家自然科学基金、粤港澳重点招标项目等在内的科研项目50余项，取得国家发明专利授权100多件，出版专著8部，主编国家、地方技术标准10多部。主持项目2011年以来获中国仪器仪表学会科学技术二、三等奖各1项、广州市人民政府科学技术奖二等奖2项、广东省人民政府科学技术二、三等奖各1项。2008年入选教育部新世纪优秀人才计划计划；2014年获“全国优秀科技工作者”称号、2019年获人力资源和社会保障部、中国机械工业联合会颁发的“全国机械工业先进工作者”称号。

航空发动机涡轮叶片表面缺陷内窥视觉SH+YOLOv8检测识别研究

成果发表于《中国测试》2026第2期

摘要：

航空发动机涡轮叶片(aero-engine turbine blades, ATB)表面缺陷直接关系发动机运行安全、服役寿命。传统人工检测方法存在准确性不稳定、效率低、劳动强度大等问题。该文提出一种结合SH(switchable atrous convolution+high-level screening-feature fusion pyramid networks)与YOLOv8的ATB表面缺陷检测识别方法。在骨干网络中引入SAConv以增强多尺度特征提取能力；在颈部网络中嵌入HS-FPN以提升特征融合与缺陷表征能力。基于自建涡轮叶片内窥图像数据集开展实验，结果显示改进后SH+YOLOv8模型在F1-score、mAP@0.5上分别达到0.93、0.948，其中mAP@0.5相较原始YOLOv8提升0.64%，能满足工程应用精度需求。研究表明该方法在复杂工况下具备良好适应性、鲁棒性，对航空发动机关键部件智能检测具有参考价值。

关键词：

航空发动机涡轮叶片; 表面缺陷检测; YOLOv8; 可切换空洞卷积; 特征融合;

从依赖人眼的“疲劳搜寻”，到智能算法的“秒级锁定”，航空发动机无损检测正迈向智能化、精准化的新阶段。这项发表于《中国测试》的研究，不仅成功解决了涡轮叶片表面缺陷检测的效率与精度难题，其改进的深度学习模型也为其他复杂工业环境下的视觉检测任务提供了极具价值的参考。

《中国测试》将持续关注并报道测试技术与人工智能、高端装备等领域交叉融合的创新成果，推动我国航空关键部件智能检测与运维水平的自主提升。

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